毛训星

AI Coding Harness — 商业化广告业务 AI 研发提效体系核心建设者

针对 AI 生成代码在复杂中后台场景「生成快、交付不稳定」的问题，依托 Claude Code 云端 Agent + MCP + Skill，构建从需求澄清到发布复盘的 AI 协作工作流，把质量约束从人工 Review 的主观判断，转为编译、Lint 与评测门禁可执行的工程规则。

• 5 层约束体系：按类型、样式、状态、工程、美学五层收敛 AI 解空间；Lint 报错同时作为修复指令注入 Agent 上下文，错误在生成阶段即被拦截并定向修复。
• 8 阶段 Pipeline 与 Sprint Contract：init → clarify → generate → docs → evaluation → verify → publish → evolve；写代码前先把需求协商为可测试的功能点（FP）清单。
• 确定性评测与 4-Gate 门禁：structure / data / logic / ui / e2e 五维评测全部用 tsc、AST、规则扫描与真实测试（不用 LLM 自评），每条检查带 file:line 证据；canRun → dataReady → usageRight → featureWorks 四道 Gate 短路放行。
• 上下文治理：每阶段独立 subagent + 独立上下文，state.json 为唯一状态源；内部实测第 5 阶段关键信息保留率由约 40% 提升至约 95%。
• 落地效果：AI 编码占比团队约 60%、本人约 85%（编码插件采集），交付由人工编码与人工 Review 转为 AI 生成与门禁自动验收。

全球首页运营平台（GOP）主 Owner

速卖通 C 端首页运营平台：覆盖 Native 首页、MyAE 页与端外 PC / M 站首页，按「场景 → 方案 → 页面 → 楼层 → 模块」协议驱动生产页面，支撑多国家配置、排期与投放。

• 大促巡检（平台侧，已落地）：巡检任务创建、审批 / 截图 / 虚机调度、状态聚合与报告、失败重试、自动建缺陷与复测闭环，支撑大促前约 668 个页面线上验收，大促漏配率由约 8% 降至 2% 以下。
• 投放 Agent（MCP Server）：把样式包创建与发布、活动创建、楼层发布、提报与排期同步等平台能力封装为 MCP 工具，Route → Plan → Execute → Review 四阶段编排（离职前完成开发，未上线）。
• 平台能力 Agent 化：排期查询、发布 Diff、历史变更 Diff、楼层查询、SLS 日志查询共 10 个 MCP 工具，工具白名单 + 错误用法反例 + 查空逐级降级重查。
• 楼层批量发布：多楼层跨页面一次走完流程，发布耗时由约 200 分钟降至约 10 分钟（约 20 倍）。
• 稳定性与性能：100+ 运营页面收敛至 20+，配置实时校验、发布卡口与 diff 识别，核心楼层丢失事故降为 0；Service Worker 快照 + SSR 瘦身，PC / M 站首页 LCP 2722ms → 2070ms（−24%）。

导购页面搭建平台核心模块 Owner

• 模型中心与数据标准化：VO Schema + 业务 Process + DO Mapping 三层数据契约，UI 与数据解耦；发布前 DTO 绑定与模板兼容校验，存量模块白名单逐步切流。
• 主题中心与 Agent 可调用资产：Design Token / Theme Token / Theme Plan 三层拆分，四环境发布与回滚；主题查询等 3 个 MCP 工具暴露给大促 Agent 调用。
• 发布链路（0 → 1）：发布即时生效，批量发布、灰度、回滚与三级验证，单模块可回滚至任意历史版本。
• 运行时性能：预请求减少首屏约 200ms，链路统一消除无线端域名跳转约 700ms。

商家中后台（CHC）框架共建 · 研发平台 Owner · 广告前端主导

• 主子应用框架重构：与一位同学共建新一代中后台主子应用框架（纯源码 + 飞冰插件体系），替换原 DADA 低代码工作台及 loader。
• 前端研发平台 Owner：统一商家端与小二端研发入口，新应用接入周期由 1 周压缩至 2 天，累计支撑 100+ 页面。
• 商业化广告一站式推广升级：主导广告前端由低代码平台迁移至新源码体系，推动业务与技术架构同步升级。
• 运费模板国家差异化：抽象共性内核、配置化驱动 UI；Immer 局部更新 + 组件缓存 + 本地 State + Debounce，典型输入 Long Task 约 1193ms → 180ms，编辑场景提交成功率提升约 20.6%。